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今天想和大家分享一种业务建模方法：Agent Ontology，Agent 本体论 Ontology 是我在研究 Palantir 时不断出现的一个词，仔细研究后觉得很有必要单独拿出来，和大家分享。 首先，Ontology 不是单纯的方法论，也不是单独一个工具。
如果是小白第一次上手，我会更建议从 Kimi 开始。Kimi 的中文理解、长文本处理、Coding、多模态综合能力都很强，是最适合 Codex 的国产模型。今天这篇内容，手把手教大家如何将第三方大模型接入 Codex 搞定日常任务。
前些天，Gemini 核心贡献者、Blueshift 团队负责人 Adam Brown 近日在圆周理论物理研究所的长篇演讲《训练沙子思考：通用人工智能与物理学的未来》吸引了广泛关注。在该演讲中，他讲述自己如何亲眼看着 AI 从「幼儿园水平」一路狂奔到博士水平，并由此推演：如果趋势延续，物理学会变成什么。
同样一兆瓦电，英伟达最新的GB300 NVL72能同时扛住61400个智能体，上一代H200只扛得住大约2600个。这中间，差了整整20倍。它就是独立评测机构Artificial Analysis发布的新基准：AA-AgentPerf。
5周内，他们如何做出了一个新的Agent产品，并完成了组织改造？那时，他们的公司火星电波成立了1年2个月，刚刚拿到新一笔200万美元融资。ListenHub——他们打造的一款AI驱动的音频内容生成工具，已经做到300万美元ARR，并实现了月度盈亏平衡。且，ListenHub仍在增长。按照原来的计划，他们会继续把它推向海外，到年底，营收或许还能再翻几倍。
近日，上海AI Lab等团队提出了一种面向专业软件智能体的新范式——ComAct（COM-as-Action）。它的核心思想在于：不再把鼠标点击和键盘输入作为Agent的action，而是让Agent直接生成COM代码，通过软件底层对象模型操纵真实专业软件。
vLLM 社区推出的 Semantic Router 除了专注上面三个方向，正在更进一步：我们认为：router 不只是选择模型，还可以提升模型能力。用户不用改权重，也不用让每个 Agent 团队都自己搭一套 Graph，而是在一次普通 Model API 调用的内部，组织出一支有边界、有预算、有验证、有回退的 “小队”。
AI新云赛道再现巨额融资。成立于2022年的AI新云（Neocloud）公司Together AI，于7月1日正式宣布完成8亿美元C轮融资，投后估值达到83亿美元。Together AI的核心业务是出租NVIDIA GPU集群及其他AI专用基础设施，为企业提供运行开源大模型的云平台。
Github热榜持续屠榜，短短几天一路狂揽15.4k stars，甚至一度冲到了Top 1的位置。不是啥大厂项目，也不是啥新模型。而是一个叫OpenMontage的开源「视频制作」系统～（剪辑人狂喜.jpg）
中国人民大学的研究团队提出 CoDA-Bench，联合评估 Agent 的 Code Intelligence + Data Intelligence。该基准首次把 Code Agent 放进包含 1000 + 数据文件的复杂环境下，要求模型先自主探索文件系统、找到相关数据，再编写代码完成分析。实验显示，即使当前表现最好的系统，在 CoDA-Bench 上执行准确率也只有 61.1%；